内容会尽量覆盖：本质、方法论、模式、工程落地、测试与评估、常见坑与进阶方向。

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1. 提示词工程是什么（本质）

从工程角度，提示词工程可以定义为：

通过设计和优化输入文本（提示词），在给定模型能力边界内，稳定、可控、可复现地完成特定任务的一套工程方法。

它的本质包含三层：

1. 任务接口设计：把业务任务 “编译” 成模型能理解的接口协议（提示词）。

2. 模型能力调度：用提示词去 “激活” 模型的不同能力：推理、记忆、工具调用、生成等。

3. 输出控制与质量工程：通过约束、格式、示例等手段，让输出满足业务对正确性、一致性、可解析性的要求。

一句话：

提示词工程 = 模型的 “外部程序”，用文本编程来控制模型行为。

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2. 提示词的工程化结构

一个可维护的提示词通常由以下几个模块构成（可按需组合）：

1. 角色（Role）

   • 定义模型的 “系统身份” 和能力范围
   • 例：你是一名资深Python工程师，熟悉FastAPI和异步编程。

2. 任务定义（Task Definition）

   • 明确要解决的问题类型
   • 例：请你完成一段代码的重构，使其符合PEP8规范，并提升可读性。

3. 输入数据（Input Data）

   • 业务数据、用户输入、上下文等
   • 例：代码片段、文本、对话历史

4. 约束条件（Constraints）

   • 输出长度、格式、语言、禁止内容
   • 例：输出必须为JSON格式，不得包含解释性文字。

5. 输出格式（Output Format）

   • 用于下游系统解析
   • 例：JSON schema、Markdown 结构、代码块格式

6. 示例（Few-shot Examples）

   • 提供 “输入 - 输出” 对，让模型学习任务模式
   • 例：1-shot、3-shot、5-shot

7. 思考引导（Reasoning Guidance）

   • 引导模型进行分步推理
   • 例：先分析问题，再给出方案，最后输出代码。

一个结构化提示词示例：

text

你是一名资深Python工程师，擅长写可维护、可测试的代码。

任务：
请你根据以下需求，编写一个FastAPI接口。

需求：
- 路径：/api/users
- 方法：POST
- 请求体：username(str), email(str), age(int, optional)
- 响应：id, username, email, age, created_at

约束：
- 使用Pydantic做数据校验
- 使用SQLAlchemy异步模式
- 输出必须为完整可运行代码，不包含解释。

输出格式：
```python
# 模型定义
...
# 路由定义
...

plaintext

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## 3. 提示词工程的核心原则

### 原则 1：明确性（Clarity）

- 不要写模糊描述，例如“帮我优化一下代码”
- 要写清楚：优化目标、标准、范围、输出格式

示例：

```text
请你对以下Python函数做性能优化，目标是减少时间复杂度，使其能处理10万级数据。
要求：
- 不改变函数输入输出
- 给出优化前后的时间复杂度对比
- 输出优化后的代码和简要说明

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原则 2：结构化（Structure）

• 使用标题、列表、分隔线、代码块
• 结构化提示词能显著提升模型理解度和输出稳定性

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原则 3：可复现性（Reproducibility）

• 固定提示词模板
• 避免随机性描述
• 把可变部分参数化（如输入数据、示例数量）

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原则 4：可测试性（Testability）

• 为提示词设计测试用例
• 对输出做自动化校验（格式、字段、正确性）

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原则 5：渐进式优化（Iterative Refinement）

• 先保证 “能跑”，再优化 “跑好”
• 通过错误案例不断迭代提示词

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4. 常见提示词模式（Prompt Patterns）

作为开发工程师，你需要掌握一些可复用的提示词模式。

模式 1：Zero-shot 基础任务

适用于简单任务：

text

你是一名文本分类专家。
请把以下用户评论分类为：正面 / 负面 / 中性。
评论：{text}
输出格式：JSON，字段：label

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模式 2：Few-shot 小样本学习

适用于模型需要示例才能理解的任务：

text

你是一名意图识别专家。
请识别用户输入的意图，意图包括：查询天气、预订酒店、投诉。

示例：
用户：今天北京天气怎么样？
意图：查询天气

用户：帮我订一个明天的房间。
意图：预订酒店

用户：我要投诉你们的服务。
意图：投诉

现在请处理：
用户：{text}
意图：

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模式 3：Chain-of-Thought（CoT）思维链

适用于需要推理的任务：

text

你是一名数学推理专家。
请按照以下步骤解决问题：
1. 分析题目
2. 列出已知条件
3. 推导过程
4. 给出最终答案

问题：{problem}

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模式 4：Self-Consistency（自洽性）

让模型多次推理并选择最一致的答案（适用于复杂推理）。

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模式 5：工具调用（Tool Use）

适用于需要外部工具的任务（搜索、数据库、计算）：

text

你可以调用以下工具：
- search(query: str) -> str
- calculator(expr: str) -> float

请根据用户问题决定是否调用工具。
格式要求：
如果需要调用工具，请输出：
TOOL: tool_name(arguments)
如果可以直接回答，请输出：
ANSWER: ...

用户问题：{question}

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模式 6：结构化输出（Structured Output）

适用于下游系统需要解析的场景：

text

请你从以下文本中抽取信息，并输出JSON格式。
文本：{text}
输出字段：
- name: str
- age: int
- address: str
- phone: str

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5. 提示词工程的工程化落地

作为大模型开发工程师，你需要把提示词当成 “代码” 来管理。

5.1 提示词模板化

使用模板引擎（如 Jinja2）管理提示词：

python

运行

prompt_template = """
你是一名{{ role }}。
请你{{ task }}。
输入：{{ input }}
输出格式：{{ format }}
"""

好处：

• 可维护
• 可版本化
• 可参数化

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5.2 提示词版本管理

把提示词放入代码仓库：

• prompts/
  • classification/
    • v1.txt
    • v2.txt
  • extraction/
    • v1.json
  • code/
    • refactor.txt

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5.3 自动化测试

为提示词编写测试用例：

python

运行

test_cases = [
    {"input": "我喜欢这个产品", "expected_label": "正面"},
    {"input": "服务太差了", "expected_label": "负面"},
]

测试维度：

• 格式正确性
• 字段完整性
• 业务正确性
• 稳定性（多次调用是否一致）

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5.4 监控与迭代

• 记录提示词版本、模型版本、输入输出
• 对失败案例进行分析
• 定期迭代提示词

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6. 常见问题与解决方案

问题 1：模型 “幻觉”

解决方案：

• 加入 “必须基于输入内容” 的约束
• 要求引用来源
• 使用工具调用获取真实数据
• 加入自检步骤

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问题 2：输出不稳定

解决方案：

• 结构化提示词
• 固定格式
• 增加示例
• 降低温度（temperature）

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问题 3：输出不可解析

解决方案：

• 强制 JSON 输出
• 给出 JSON schema
• 禁止额外解释文字

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问题 4：任务太复杂

解决方案：

• 拆分成多个提示词
• 使用 CoT
• 使用工具链（Tool Chain）

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7. 进阶方向

7.1 提示词与模型微调的结合

• 先用提示词验证任务可行性
• 再用标注数据做微调
• 最终用提示词做推理控制

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7.2 提示词压缩与效率优化

• 长提示词会增加成本
• 可使用：
  • 提示词蒸馏
  • 缓存机制
  • 向量检索 + 提示词组装

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7.3 多模态提示词工程

• 图像 + 文本提示词
• 视频 + 文本提示词
• 多模态工具链

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7.4 自动提示词工程（Auto Prompt）

• 使用模型自动生成提示词
• 使用强化学习优化提示词
• 提示词搜索与进化算法

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8. 总结

提示词工程是大模型应用开发中最核心、最基础、也是最容易被忽视的工程能力。

它的价值在于：

• 用更低成本提升模型效果
• 让模型输出可控、可解析、可测试
• 是连接业务与模型的桥梁

作为大模型开发工程师，你需要：

• 掌握提示词的结构化设计方法
• 熟悉常见提示词模式
• 建立提示词的工程化体系（模板、版本、测试、监控）
• 持续迭代与优化提示词

如果你愿意，我还可以继续提供：

• 提示词工程的完整课程大纲
• 企业级提示词工程落地方案
• 提示词模板库
• 针对具体任务（代码、文本、多模态）的提示词设计指南